神经网络之调参
接着上一节，继续计算神经网络的梯度。 如上图所示，计算损失函数J对W14（1）的导数，这是为了更新W14（1）的值。 如上图所示，损失函数J就是S，S对W14（1）进行求导。首先看，W14（1）的变化导致了一号神经元的变化，而2号神经元没有发生 ...
原文：训练神经网络调超参的总结
train loss与test loss结果分析： train loss 不断下降，test loss不断下降，说明网络仍在学习 train loss 不断下降，test loss趋于不变，说明网络过拟合 train loss 趋于不变，test loss不断下降，说明数据集 有问题 train loss 趋于不变，test loss趋于不变，说明学习遇到瓶颈，需要减小学习率或批量数目 train ...
2019-09-05 10:29 0 735 推荐指数：
相关推荐
神经网络的调参顺序
1. Andrew Ng 的个人经验和偏好是： 第一梯队： learning rate α 第二梯队： hidden units mini-batch size ...
神经网络调参学习笔记
前言 在训练神经网络时，调参占了很大一部分工作比例，下面主要介绍在学习cs231n过程中做assignment1的调参经验。 主要涉及的参数有隐藏层大小hidden_size，学习率learn_rate以及训练时的batch_size. 理论部分 首先介绍一下讲义上关于以上三个参数的可视化 ...
神经网络+CNN模型训练总结：
Keras中有一个层是Flatten层，这个层可以把二维的图片转换成一维的数据，因此不需要单独做处理，而是在做完各种数据预处理后，用这个平层，把二维的数据处理成一维。 Keras模型 ...
如何训练神经网络
的问题：（好吧，这块受训练水平的影响，还是借鉴另一篇博客的翻译：神经网络六大坑） 1，you d ...
神经网络及其训练
在前面的博客人工神经网络入门和训练深度神经网络，也介绍了与本文类似的内容。前面的两篇博客侧重的是如何使用TensorFlow实现，而本文侧重相关数学公式及其推导。 1 神经网络基础 1.1 单个神经元 一个神经元就是一个计算单元，传入$n$个输入，产生一个输出，再应用于激活函数。记$n$维 ...
神经网络的训练的大致流程
...
神经网络调优
Michael Nielsen在他的在线教程《neural networks and deep learning》中讲得非常浅显和仔细，没有任何数据挖掘基础的人也能掌握神经网络。英文教程很长，我捡些要点翻译一下。 交叉熵损失函数 回顾一下上篇的公式(7)和(8)，基于最小平方误差（MSE ...